В быстро развивающемся технологическом потоке объединение искусственного интеллекта и технологии блокчейн становится новым фокусом внимания, а конструкция, основанная на графическом процессоре (Graphics Processing Unit, GPU) 01928374656574839201 DePin, начинает подниматься на новую волну в области Web3.
В последние годы широкое применение технологии искусственного интеллекта привело к растущему спросу на ресурсы роста во многих отраслях, однако монополия на высокопроизводительные GPU на рынке затрудняет доступ к необходимой поддержке вычислительной мощности для многих малых и средних предприятий. Зарождение проекта EMC (Edge Matrix Computing) именно отражает эту тенденцию спроса, пытаясь решить проблему недостаточной адаптивности вычислительной мощности путем интеграции неиспользуемых графических ресурсов по всему миру.
Команда EMC впервые разработала концепцию DeAI, которая отличается от традиционных облачных сервисов GPU, и проект предоставляет эффективную модель обучения ИИ с помощью платформы планирования вычислительной мощности, направленной на то, чтобы позволить разработчикам получать вычислительные ресурсы по низкой цене. Эта инновация способствует интеграции искусственного интеллекта и блокчейна с точки зрения использования ресурсов и обмена данными, что не только расширяет возможности развития экосистемы Web3, но и создает реальную ценность приложения.
2. Обзор проекта EMC
2.1 Основная информация о проекте
EMC (Edge Matrix Computing) была создана в 2022 году и представляет собой высокопроизводительную сеть приложений Децентрализация AI Вычислительная мощность, направленную на решение проблемы недостатка ресурсов GPU Вычислительная мощность в развитии технологии искусственного интеллекта. К октябрю 2024 года была создана сеть Вычислительная мощность и сообщество AI+Web3 в более чем 30 странах и регионах, с целью предоставить предпринимателям и разработчикам более равные и открытые возможности.
Как первая веб-платформа в области Web3, обеспечивающая безшовную связь между активами ЦПУ и приложениями искусственного интеллекта, основные продукты EMC ориентированы на различные сценарии применения искусственного интеллекта и Web3, строят распределенный высокопроизводительный сервис ЦПУ DePIN. Например, EMC Hub отвечает за децентрализованное планирование вычислительных мощностей, предоставляет глобальные ресурсы вычислительной мощности и поддерживает эффективное выполнение задач разработчиками искусственного интеллекта; JarvisBot сосредоточен на разнообразных AI-сервисах, оптимизирует пользовательский опыт с помощью глубокого обучения и предоставляет интеллектуальную поддержку для различных бизнес-сценариев; OmniMuse, как инновационная платформа, направлена на развитие и продвижение технологий искусственного интеллекта.
На таком фоне EMC стремится содействовать созданию децентрализованной экосистемы искусственного интеллекта, обеспечивая разработчикам не только низкозатратные и эффективные вычислительные ресурсы, но и открывая новые возможности для инновационного применения в различных отраслях. Путем интеграции распределенной вычислительной мощности, смарт-контрактов и услуг искусственного интеллекта EMC надеется стать важным движущим силой объединения искусственного интеллекта и блокчейна в будущем, создавая более широкие возможности развития для разработчиков и предпринимателей по всему миру.
Ключевой командой EMC является множество ведущих экспертов в отрасли с обширным опытом в области облачных вычислений, искусственного интеллекта и маркетинга:
Алекс Го
Основатель MC, председатель Фонда EMC, имеет степень МВА от Маккуори Университета, имеет более 20-летний опыт работы в области развития мировых рынков, ранее занимал должность генерального директора Improbable.io в регионе Greater China, а также отвечал за коммерциализацию и глобальное продвижение EMC в Сингапуре.
BK Хур
Сооснователь и главный технический директор (CTO) EMC, выпускник инженерного факультета Наньянского технологического университета (NTU), ранее работал исследователем в Наньянском технологическом университете. Обладает богатым техническим опытом, ранее работал в Deloitte, где занимался цифровой трансформацией. Он также является сооснователем таких компаний, как JuzToday и ShopperBoard, и имеет опыт управления и технического ведения нескольких инновационных проектов.
Аллен Фу
Участник правления EMC Foundation, консультант по продуктам и технологиям, основатель и генеральный директор раннего рискового инвестиционного фонда UCCVR и VooX. Ответственный за развитие бизнеса Unity и Microsoft в регионе Великого Китая, обладающий значительным опытом в области облачных услуг.
Терренс Нгу
Член совета директоров Фонда EMC, консультант по стратегии мирового рынка, основатель Hashmeta, бывший главный коммуникатор StarNgage, занимавший важные должности во многих высокотехнологичных компаниях, специализирующийся на стратегии мирового рынка и развитии сообщества.
2.3 текущее финансирование
На данный момент проект EMC успешно завершил несколько раундов значимого финансирования, что свидетельствует о его сильном потенциале развития в области искусственного интеллекта и Web3 во всем мире. Первый раунд финансирования был завершен в январе 2024 года, основными инвесторами были Swiss Bochsler Group, Future3 Campus, 1783 Labs, Frontier Research, DMC, VOFO Corp, Exabits.ai, Hashm ta, CEEX Labs и другие институты и компании.
В феврале 2024 года команда EMC объявила о завершении второго раунда стратегического финансирования на несколько миллионов долларов, в котором ведущую роль сыграли Faculty Group и Flow Capital. Источниками средств являются глобальное сообщество Web3, DAOs и сообщество разработчиков искусственного интеллекта, что еще раз ускорило развертывание и развитие вычислительной мощности EMC и создание узлов.
30 августа 2024 года EMC объявила о успешном завершении раунда финансирования серии A на сумму 20 миллионов долларов США, которое возглавили Amber Group и P2 Ventures, а также другие известные инвестиционные фонды, такие как One Comma, Kapley Judge and Associated Corporations, Cyberrock Venture Fund и т.д., дополнительно укрепив свою позицию в качестве провайдера децентрализованной платформы управления вычислительной мощностью и инноватора в области искусственного интеллекта.
2.4 Связанные ресурсы
3. Преимущества проекта
3.1 Распределенные GPU
На фоне монополии таких гигантов, как Nvidia, на рынке высокопроизводительных GPU, EMC с помощью своей уникальной децентрализованной сети вычислительной мощности успешно решает проблему дисбаланса предложения и спроса на вычислительную мощность, используя неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру. Особенно после слияния ETH, закрытие множества майнинговых ферм привело к большому количеству неиспользуемых GPU-устройств, что дало EMC возможность предоставить необходимую вычислительную мощность для разработчиков искусственного интеллекта по низкой стоимости.
На сети EMC уже развернуто более 100 узлов GPU, охватывающих множество стран и регионов мира, среди которых основные модели A100, H100, RTX 4090 и 3090. Эти ресурсы вычислительной мощности предоставляются центрами обработки данных в Интернете (IDC), провайдерами облачных услуг (CSP), Майнинговыми фермами, а также специально разработанной для разработки искусственного интеллекта рабочей станцией EMC AI. Сеть EMC использует механизм, который комбинирует PoW (Proof of Work) и PoS (Proof of Stake), участники получают вознаграждение в виде токенов за вклад в вычислительную мощность и стейкинг, что обеспечивает двойную выгоду при майнинге и стейкинге.
По ощущениям использования, конструкция EMC AI Workstation уделяет внимание подключению и использованию, а первая серия продукции оснащена высокопроизводительным оборудованием (таким как процессор Intel Core i7, 2 ТБ твердотельного накопителя, 32 ГБ оперативной памяти DDR5 6400 ГГц и видеокартой RTX 4090), что обеспечивает вычислительные ресурсы и способности обработки данных, необходимые для выполнения сложных задач искусственного интеллекта, предоставляя пользователям эффективную рабочую среду и способствуя развитию экосистемы в целом.
EMC построила полную систему от инфраструктуры до разработки приложений через свою уникальную ДецентрализацияAI экосистему (DeAI), основная идея которой заключается в открытости, прозрачности и демократизации, с целью решить проблему централизации в традиционном ИИ путем использования модели, данных и Вычислительная мощность через Децентрализация. Например, в традиционных ИИ моделях обычно они контролируются несколькими компаниями, что приводит к закрытости данных и Алгоритм. В то время как в системе DeAI EMC Алгоритмы и данные обмениваются через распределенные сети, пользователи могут управлять данными самостоятельно, что значительно обогащает экосистему данных и усиливает вклад и контроль пользователей в модели ИИ.
В преддверии Бычий рынок, спрос на новые технологии и инновационные модели особенно срочен, а сочетание искусственного интеллекта и Web3 - важный тренд будущего рынка. EMC, объединяя эти две популярные области, создал новый рыночный нарратив, предоставив инвесторам новые возможности для инвестирования, особенно в децентрализованном рынке разработки и применения искусственного интеллекта, где ожидается новая волна инвестиций.
3.3 Двойные токены + двойное сжигание
EMC использует модель «двойного Токена + двойного сокращения»: один Токен используется для управления и участия в решениях экосистемы, а другой Токен является основным средством обмена. Этот дизайн повышает гибкость проекта, позволяя Токенам играть свои роли в разных функциях.
Кроме того, двойной механизм сжатия EMC, через определенное экономическое проектирование, уменьшает Оборотное предложение Токен, обеспечивая его дефицит. Конкретно, это включает регулярный выкуп Токен для уменьшения Оборотное предложение на рынке, и дополнительное снижение Оборотное предложение путем уничтожения части Токен (например, путем взимания комиссий за сделки). Этот механизм не только поддерживает дефицит Токен, но и повышает его долгосрочную стоимость.
В сообществе EMC пользователи могут активно взаимодействовать с экосистемой EMC, депонируя Токен, участвуя в торгах на реальных активах (RWA) и продавая модели искусственного интеллекта. В общем, этот двойной Токен + двойное сжатие модели устанавливает прочный экономический фундамент EMC и стимулирует больше разработчиков и пользователей присоединяться к экосистеме EMC благодаря разнообразию моделей доходов.
EMC через выпуск инструмента EMC Hub значительно снизил порог технической сложности разработки AI DApp. Разработчики могут использовать его богатый набор инструментов и SDK для легкого создания и развертывания приложений искусственного интеллекта. Эта открытая и удобная разработчикам платформа не только способствует привлечению большего числа разработчиков в экосистему EMC, но также способствует распространению технологии искусственного интеллекта в экосистеме Web3, что облегчает быстрое внедрение интеллектуальных технологий искусственного интеллекта.
4. Введение в экосистему EMC
Как проект, объединяющий искусственный интеллект и технологию Web3, всю экосистему EMC можно разделить на четыре уровня: уровень протокола, уровень сети, уровень применения и уровень активов. Технически, благодаря уникальной топологии сети, распределению вычислительной мощности на краю и многоуровневому дизайну узлов, предоставляется эффективное решение для вычислительной мощности искусственного интеллекта.
Структура экосистемы EMC (источник изображения: Edge Matrix Chain (emc.network)
4.1 Протокол EMC
EMC Protocol - это распределенная система планирования вычислительной мощности на основе экосистемы EVM, которая использует высокопроизводительную инфраструктуру основной блокчейн Arbitrum One для отправки и проверки состояния машины и стремится распределить неиспользуемые вычислительные ресурсы по всему миру для удовлетворения высоких вычислительных требований задач по обучению искусственного интеллекта.
Как показано на рисунке, топология сети EMC может быть разделена на четыре типа Узлов: Узлы вычисления Computing Nodes, Реле Узлы Router Nodes, Узлы проверки Validator Nodes и слой хранения транзакций Transaction Storage. Эти Узлы, отвечающие за различные функции, единообразно управляются, передают выполнение транзакций для подтверждения и координируют выполнение задач по обучению и выводу моделей искусственного интеллекта. В конечном итоге, все состояния транзакций и результаты вычислительных задач будут сохранены в слое хранения транзакций Arbitrum One, чтобы обеспечить долгосрочную доступность данных.
Техническая реализация протокола EMC зависит от его эффективного механизма подтверждения и утверждения, что дает ему уникальное преимущество в управлении смарт-контрактами и узлами вычислительной мощности. Во-первых, механизм подтверждения отправляет состояние машины в виде коммит-структуры на основную блокчейн Arbitrum для записи, что называется "подтверждением". В этой фазе пользователь может немедленно переходить к следующему действию, не ожидая фактического завершения подтверждения. Как только транзакция отправлена в смарт-контракт, она считается завершенной, и весь процесс происходит асинхронно, что значительно снижает восприятие задержки со стороны пользователей.
В рамках механизма PoS узлы-валидаторы выполняют свои обязанности, застейкав EMC Токен, чтобы обеспечить справедливость и надежность. В случае неудачной проверки, застейканные средства могут быть конфискованы, что еще больше укрепляет безопасность системы. Стимулы привязаны к количеству застейканных EMC, приоритет в качестве валидаторов имеют узлы с наибольшими застейканными средствами, а умный маршрутизатор также зависит от застейканных средств для обеспечения приоритетного распределения задач и стабильности. У вычислительных узлов есть два варианта: застейкать EMC для получения большего вознаграждения или выбрать выполнение задач, не требующих длительной вычислительной мощности, для увеличения гибкости и прибыли в эксплуатации, особенно подходит для более маленьких узлов.
В то же время, протокол EMC также значительно улучшает эффективность использования вычислительной мощности, планирующей вычислительную мощность краевых устройств. По сравнению с традиционными централизованными центрами обработки данных, сеть EMC использует неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру для оптимизации распределения вычислительных возможностей. В результате сотрудничества с партнерской сетью EMC (EPN), EMC обеспечивает глобальную поддержку вычислительной мощности, обеспечивающую стабильность и масштабируемость системы в условиях массового параллелизма. Этот дизайн позволяет протоколу EMC эффективно решать сложные задачи современной вычислительной среды и обеспечивает прочную основу для искусственного интеллекта и реальных приложений.
4.2 Хаб EMC
Платформа EMC HUB объединяет библиотеку моделей и вычислительные ресурсы с использованием искусственного интеллекта, что делает разработку и развертывание более эффективными. Для разработчиков это означает, что они могут упаковать модели искусственного интеллекта в контейнеры Docker, загрузить их на платформу вместе с примерами кода и описанием параметров, чтобы получить награду от платформы. Этот механизм значительно снижает нагрузку на разработчиков при публикации и распространении моделей. Поэтому для пользователей достаточно подписаться на узел вычислений, чтобы запускать контейнеры Docker этих моделей одним нажатием кнопки и быстро запускать полноценные примеры использования искусственного интеллекта, при этом система автоматически настраивает соответствующий API.
Описание официального сайта EMC Hub (источник изображения:EMCHub)
В плане планирования Вычислительная мощность, EMC Hub полагается на интеллектуальные маршрутизаторы и совместную работу Узел: первые оптимизируют маршруты и передачу данных, в то время как последние выполняют вычислительные задачи, динамически планируют ресурсы GPU в вычислительном пуле, а затем интеллектуально распределяют их в соответствии с нагрузкой и приоритетом задач. По сравнению с традиционным подходом, этот метод избавляет от сложной покупки облачных услуг, выбора моделей и процесса развертывания среды, что помогает разработчикам сконцентрировать больше усилий на инновациях.
В аспекте безопасности и эффективности EMC Hub использует смешанное соглашение PoS+PoW, вся сеть имеет 3F+1 проверочный узел, чтобы совместно обеспечить механизм, и завершить проверку способом подтверждения 2/3 через алгоритм отказоустойчивость Byzantine (IBFT), а PoS гарантирует безопасность узла, предотвращая злонамеренные атаки, а PoW отвечает за проверку завершения вычислительной задачи. Такой смешанный механизм не только повышает безопасность платформы, но и сокращает период обучения ИИ. По статистике, стоимость этого метода составляет всего 30% от традиционного метода, а объем работы может быть сокращен до нескольких часов.
Многоуровневая структура EMC и диаграмма распределения приложений (источник изображения: EMCprotocol (EMC) · GitHub)
4.2.1 JarvisBot
EMC искусственный интеллект помощник Джарвис-это революционная платформа разработки ИИ, которая основана на архитектуре EMC и Децентрализация, включающая Глубина обученияАлгоритм, делающий его не просто чат-ботом ИИ, но и повышающий точность распределения Вычислительная мощность с помощью Глубина обученияАлгоритм, автоматизируя сложные вычислительные задачи и обучение моделей, оптимизируя процесс развертывания ИИ, при сохранении его мощных возможностей в области диалогов.
С точки зрения функциональности, JarvisBot реализует различные приложения искусственного интеллекта, включая генерацию текстов, изображений, перевод и переписку статей и т. д. В то же время пользователи могут создавать настраиваемых ботов для поддержки клиентов, генерации потенциальных клиентов, обновления заказов и персонализированных рекомендаций и т. д. Путем сочетания модели экономики Web3 пользователи могут получать доходы, предоставляя ресурсы, в то время как наслаждаются услугами искусственного интеллекта. Это отличает JarvisBot от традиционных приложений искусственного интеллекта, доступных только по подписке, и действительно осуществляет совместное использование разработки и создания искусственного интеллекта. Эта модель позволяет ему получить популярность на рынке.
Кроме того, JarvisBot значительно упрощает процесс развертывания моделей искусственного интеллекта с точки зрения дизайна. С помощью инструментов Web3, предоставляемых JarvisBot, разработчики могут легко вызывать его функции, быстро выпускать модели искусственного интеллекта, без необходимости ручной настройки, что не только повышает эффективность обучения моделей, но также предоставляет более эффективные и экономически выгодные решения в области разработки искусственного интеллекта и децентрализованных искусственных интеллектуальных систем, делая его версией "ChatGPT" в стиле Децентрализация.
OmniMuse - это инновационная платформа, которая способствует развитию технологии искусственного интеллекта (DeAI) через Децентрализация. Платформа предлагает ряд функций, включая настраиваемые шаблоны и фреймворки смарт-контрактов, разработанные для минтинг моделей, торговли и обмена данными, что значительно ускоряет процесс разработки приложений искусственного интеллекта. В то же время OmniMuse интегрирует популярные инструменты разработки блокчейна, упрощая создание децентрализованных приложений.
OmniMuse использует решения для хранения данных, такие как FIL, для обеспечения постоянности и неизменяемости данных. Это позволяет обеспечить безопасное совместное использование и торговлю данными, уделяя при этом внимание конфиденциальности данных. Благодаря передовым функциям конфиденциальности и безопасности OmniMuse, которые обеспечиваются с помощью передовых инструментов шифрования, таких как гомоморфное шифрование, безопасные многосторонние вычисления и верифицируемые вычисления, безопасность платформы еще больше усиливается.
Кроме того, DeAI Store от OmniMuse станет инновационной платформой для приложений децентрализации ИИ, чтобы помочь пользователям находить и получать доступ к новейшим приложениям интеллектуальных технологий. DeAI Store предоставляет хранилище данных Децентрализации на основе искусственного интеллекта, шаблоны смарт-контрактов и фреймворки для разработки, а также интегрирует инструменты шифрования для обеспечения конфиденциальности и безопасности пользователей. Платформа направлена на создание среды для совместной работы без технических «границ» для всех, чтобы раскрыть огромный потенциал ИИ и привлечь множество разработчиков, создателей и пользователей ИИ к участию и совместному продвижению инноваций и развития технологий ИИ.
На основе EMC Hub Openverse дополнительно расширяет функциональность, интегрирует несколько инструментов и SDK для разработчиков, улучшает возможности приложений разработчиков в Децентрализация среде и содействует безшовной интеграции с EMC Hub, что позволяет разработчикам быстро развертывать приложения искусственного интеллекта.
По своей функциональности Openverse - это платформа, интегрирующая различные инструменты SDK для разработчиков Web3, включая EMC SDK, Web3 SDK, 3D Scene SDK и DID SDK. Эти инструменты поддерживают основные функции Web3, например, 3D Scene SDK позволяет быстро создавать виртуальные 3D миры, а DID SDK обеспечивает блокчейн-уровень аутентификации личности и защиту конфиденциальности данных.
Разработчики могут загружать модели искусственного интеллекта на платформу и легко запускать и управлять экземплярами искусственного интеллекта с помощью функции однокнопочного развертывания Openverse, упрощая процесс разработки. Эта интегрированная платформа значительно снижает порог веб-разработки и позволяет разработчикам сосредоточиться на инновациях и росте своего приложения.
$EMC - это Токен, основанный на публичной цепочке Arbitrum One, с общим предложением в 10 миллиардов. Распределение этих Токенов охватывает несколько целей, включая награды сообщества, развитие фонда и Ликвидность и т. д. Его концепция разработана для предоставления разработчикам и пользователям возможности участвовать в децентрализованной вычислительной экосистеме, стимулируя активное участие пользователей в развитии экосистемы и обеспечивая эффективное использование Вычислительной мощности и экономическую циркуляцию.
EMC внедрила двойную экономическую модель токена, где кроме базового токена $EMC также представлен стейблкоин Credits, который является средством обмена на рынке EMC. Основная идея заключается в том, что пользователи должны использовать $EMC для покупки Credits, и в процессе $EMC будет полностью уничтожен, что повысит его дефицитность и стоимость. Такой дизайн не только помогает поддерживать стабильность цены $EMC, но и привлекает больше пользователей в экосистему EMC.
Модель дефляции выручки EMC состоит из двух типов: дефляции удельной выручки и дефляции потребления вычислительной мощности, которая используется для поддержания баланса между спросом и предложением.
В механизме сжатия доходности, торговля осуществляется с использованием стабильной монеты или других Токенов, а затем аренду осуществляет кластер вычислительной мощности через Протокол вычислительной мощности. Транзакционные комиссии на платформе RWA будут преобразованы в $EMC и уничтожены, где 80% арендных доходов принадлежат арендодателю, а 20% уничтожаются. В то же время, обе стороны сделки получат $EMC в качестве вознаграждения, что дополнительно способствует использованию и уничтожению Токенов.
В условиях сжатия вычислительной мощности EMC Hub предоставляет обширные вычислительные мощности и услуги подписки на приложения, и пользователи должны использовать другие криптовалюты для получения этих услуг. В этом случае застейканные активы будут преобразованы в $EMC, которые будут храниться на счете потребления в $EMC не могут быть извлечены, а затем уничтожены после использования услуг, тем самым увеличивая расход $EMC и повышая его стоимость.
5.3 Релиз модели
Первая Токен Генерация (TGE) EMCТокена начнется 9 ноября 2023 года, весь план выпуска Токенов будет продолжаться в течение 24-48 месяцев и включать в себя инвесторов и команду проекта. В распределении Токенов, 47% от общего объема предусмотрено для экосистемных наград (включая токены управления). Кроме того, в экономической системе EMC встроен механизм дефляции и план уничтожения, целью которых является поддержание долгосрочной стоимости Токена путем применения этих мер.
Проект EMC является сочетанием традиционной Web2 и Web3. По сравнению с проектами Web2, его преимущество заключается в использовании распределенных GPU-узлов, которые могут эффективно агрегировать децентрализованные ресурсы вычислительной мощности, смягчая дисбаланс между спросом и предложением, вызванный традиционной централизованной системой. По сравнению с другими проектами Web3, EMC предоставляет экономически эффективное решение для обучения моделей искусственного интеллекта, объединяя искусственный интеллект с глубоким обучением. EMC создает рынок, где можно обмениваться знаниями, данными и вычислительными ресурсами, а уникальный механизм Credits позволяет ускорить экономический цикл и предоставляет инвесторам новые потоки дохода и возможности.
В части будущего применения EMC делает высокопроизводительные вычисления доступными и экономичными, а также открывает двери для более широкого применения искусственного интеллекта в различных отраслях.
Например, в медицинской сфере EMC может использовать свою мощь вычислений для обработки масштабных медицинских данных, содействуя реализации персонализированной медицины и точной диагностики, а также более эффективному разработанию схем лечения путем анализа исторических данных пациентов и генетической информации; в финансовой отрасли вычислительная мощность EMC может использоваться для обработки сложных финансовых сделок и оценки рисков, обеспечивая снижение Падение прибыли при этом обеспечивая безопасность и прозрачность данных.
Наиболее перспективные приложения сосредоточены в области умных городов и интернета вещей (IoT). Распределенная архитектура EMC может поддерживать обработку данных в режиме реального времени для большого количества устройств, способствуя оптимизации систем умного транспорта, управления энергией и т. д., что повышает эффективность и устойчивость городской среды.
В настоящее время технология инжиниринга больших моделей относительно зрела, но стабильность вычислительной мощности и надежность упаковки кода все еще требуют внимательного отслеживания и постоянной оптимизации. Учитывая, что проект EMC находится в горячем направлении DEP, он имеет предварительную жизнеспособность CX (опыт клиента). С другой стороны, судя по опубликованной информации, проект имеет явное китайское происхождение, поэтому для будущего развития рынка может потребоваться стратегия диверсификации для усиления глобального влияния.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
EMC: Двигатель нового объединения технологии AI и Блокчейн
1. Введение
В быстро развивающемся технологическом потоке объединение искусственного интеллекта и технологии блокчейн становится новым фокусом внимания, а конструкция, основанная на графическом процессоре (Graphics Processing Unit, GPU) 01928374656574839201 DePin, начинает подниматься на новую волну в области Web3.
В последние годы широкое применение технологии искусственного интеллекта привело к растущему спросу на ресурсы роста во многих отраслях, однако монополия на высокопроизводительные GPU на рынке затрудняет доступ к необходимой поддержке вычислительной мощности для многих малых и средних предприятий. Зарождение проекта EMC (Edge Matrix Computing) именно отражает эту тенденцию спроса, пытаясь решить проблему недостаточной адаптивности вычислительной мощности путем интеграции неиспользуемых графических ресурсов по всему миру.
Команда EMC впервые разработала концепцию DeAI, которая отличается от традиционных облачных сервисов GPU, и проект предоставляет эффективную модель обучения ИИ с помощью платформы планирования вычислительной мощности, направленной на то, чтобы позволить разработчикам получать вычислительные ресурсы по низкой цене. Эта инновация способствует интеграции искусственного интеллекта и блокчейна с точки зрения использования ресурсов и обмена данными, что не только расширяет возможности развития экосистемы Web3, но и создает реальную ценность приложения.
2. Обзор проекта EMC
2.1 Основная информация о проекте
EMC (Edge Matrix Computing) была создана в 2022 году и представляет собой высокопроизводительную сеть приложений Децентрализация AI Вычислительная мощность, направленную на решение проблемы недостатка ресурсов GPU Вычислительная мощность в развитии технологии искусственного интеллекта. К октябрю 2024 года была создана сеть Вычислительная мощность и сообщество AI+Web3 в более чем 30 странах и регионах, с целью предоставить предпринимателям и разработчикам более равные и открытые возможности.
Как первая веб-платформа в области Web3, обеспечивающая безшовную связь между активами ЦПУ и приложениями искусственного интеллекта, основные продукты EMC ориентированы на различные сценарии применения искусственного интеллекта и Web3, строят распределенный высокопроизводительный сервис ЦПУ DePIN. Например, EMC Hub отвечает за децентрализованное планирование вычислительных мощностей, предоставляет глобальные ресурсы вычислительной мощности и поддерживает эффективное выполнение задач разработчиками искусственного интеллекта; JarvisBot сосредоточен на разнообразных AI-сервисах, оптимизирует пользовательский опыт с помощью глубокого обучения и предоставляет интеллектуальную поддержку для различных бизнес-сценариев; OmniMuse, как инновационная платформа, направлена на развитие и продвижение технологий искусственного интеллекта.
На таком фоне EMC стремится содействовать созданию децентрализованной экосистемы искусственного интеллекта, обеспечивая разработчикам не только низкозатратные и эффективные вычислительные ресурсы, но и открывая новые возможности для инновационного применения в различных отраслях. Путем интеграции распределенной вычислительной мощности, смарт-контрактов и услуг искусственного интеллекта EMC надеется стать важным движущим силой объединения искусственного интеллекта и блокчейна в будущем, создавая более широкие возможности развития для разработчиков и предпринимателей по всему миру.
2.2 Команда основателей
Ключевой командой EMC является множество ведущих экспертов в отрасли с обширным опытом в области облачных вычислений, искусственного интеллекта и маркетинга:
Основатель MC, председатель Фонда EMC, имеет степень МВА от Маккуори Университета, имеет более 20-летний опыт работы в области развития мировых рынков, ранее занимал должность генерального директора Improbable.io в регионе Greater China, а также отвечал за коммерциализацию и глобальное продвижение EMC в Сингапуре.
Сооснователь и главный технический директор (CTO) EMC, выпускник инженерного факультета Наньянского технологического университета (NTU), ранее работал исследователем в Наньянском технологическом университете. Обладает богатым техническим опытом, ранее работал в Deloitte, где занимался цифровой трансформацией. Он также является сооснователем таких компаний, как JuzToday и ShopperBoard, и имеет опыт управления и технического ведения нескольких инновационных проектов.
Участник правления EMC Foundation, консультант по продуктам и технологиям, основатель и генеральный директор раннего рискового инвестиционного фонда UCCVR и VooX. Ответственный за развитие бизнеса Unity и Microsoft в регионе Великого Китая, обладающий значительным опытом в области облачных услуг.
Член совета директоров Фонда EMC, консультант по стратегии мирового рынка, основатель Hashmeta, бывший главный коммуникатор StarNgage, занимавший важные должности во многих высокотехнологичных компаниях, специализирующийся на стратегии мирового рынка и развитии сообщества.
2.3 текущее финансирование
На данный момент проект EMC успешно завершил несколько раундов значимого финансирования, что свидетельствует о его сильном потенциале развития в области искусственного интеллекта и Web3 во всем мире. Первый раунд финансирования был завершен в январе 2024 года, основными инвесторами были Swiss Bochsler Group, Future3 Campus, 1783 Labs, Frontier Research, DMC, VOFO Corp, Exabits.ai, Hashm ta, CEEX Labs и другие институты и компании.
В феврале 2024 года команда EMC объявила о завершении второго раунда стратегического финансирования на несколько миллионов долларов, в котором ведущую роль сыграли Faculty Group и Flow Capital. Источниками средств являются глобальное сообщество Web3, DAOs и сообщество разработчиков искусственного интеллекта, что еще раз ускорило развертывание и развитие вычислительной мощности EMC и создание узлов.
30 августа 2024 года EMC объявила о успешном завершении раунда финансирования серии A на сумму 20 миллионов долларов США, которое возглавили Amber Group и P2 Ventures, а также другие известные инвестиционные фонды, такие как One Comma, Kapley Judge and Associated Corporations, Cyberrock Venture Fund и т.д., дополнительно укрепив свою позицию в качестве провайдера децентрализованной платформы управления вычислительной мощностью и инноватора в области искусственного интеллекта.
2.4 Связанные ресурсы
3. Преимущества проекта
3.1 Распределенные GPU
На фоне монополии таких гигантов, как Nvidia, на рынке высокопроизводительных GPU, EMC с помощью своей уникальной децентрализованной сети вычислительной мощности успешно решает проблему дисбаланса предложения и спроса на вычислительную мощность, используя неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру. Особенно после слияния ETH, закрытие множества майнинговых ферм привело к большому количеству неиспользуемых GPU-устройств, что дало EMC возможность предоставить необходимую вычислительную мощность для разработчиков искусственного интеллекта по низкой стоимости.
На сети EMC уже развернуто более 100 узлов GPU, охватывающих множество стран и регионов мира, среди которых основные модели A100, H100, RTX 4090 и 3090. Эти ресурсы вычислительной мощности предоставляются центрами обработки данных в Интернете (IDC), провайдерами облачных услуг (CSP), Майнинговыми фермами, а также специально разработанной для разработки искусственного интеллекта рабочей станцией EMC AI. Сеть EMC использует механизм, который комбинирует PoW (Proof of Work) и PoS (Proof of Stake), участники получают вознаграждение в виде токенов за вклад в вычислительную мощность и стейкинг, что обеспечивает двойную выгоду при майнинге и стейкинге.
По ощущениям использования, конструкция EMC AI Workstation уделяет внимание подключению и использованию, а первая серия продукции оснащена высокопроизводительным оборудованием (таким как процессор Intel Core i7, 2 ТБ твердотельного накопителя, 32 ГБ оперативной памяти DDR5 6400 ГГц и видеокартой RTX 4090), что обеспечивает вычислительные ресурсы и способности обработки данных, необходимые для выполнения сложных задач искусственного интеллекта, предоставляя пользователям эффективную рабочую среду и способствуя развитию экосистемы в целом.
3.2 Инновационная экосистема DeAI
EMC построила полную систему от инфраструктуры до разработки приложений через свою уникальную ДецентрализацияAI экосистему (DeAI), основная идея которой заключается в открытости, прозрачности и демократизации, с целью решить проблему централизации в традиционном ИИ путем использования модели, данных и Вычислительная мощность через Децентрализация. Например, в традиционных ИИ моделях обычно они контролируются несколькими компаниями, что приводит к закрытости данных и Алгоритм. В то время как в системе DeAI EMC Алгоритмы и данные обмениваются через распределенные сети, пользователи могут управлять данными самостоятельно, что значительно обогащает экосистему данных и усиливает вклад и контроль пользователей в модели ИИ.
В преддверии Бычий рынок, спрос на новые технологии и инновационные модели особенно срочен, а сочетание искусственного интеллекта и Web3 - важный тренд будущего рынка. EMC, объединяя эти две популярные области, создал новый рыночный нарратив, предоставив инвесторам новые возможности для инвестирования, особенно в децентрализованном рынке разработки и применения искусственного интеллекта, где ожидается новая волна инвестиций.
3.3 Двойные токены + двойное сжигание
EMC использует модель «двойного Токена + двойного сокращения»: один Токен используется для управления и участия в решениях экосистемы, а другой Токен является основным средством обмена. Этот дизайн повышает гибкость проекта, позволяя Токенам играть свои роли в разных функциях.
Кроме того, двойной механизм сжатия EMC, через определенное экономическое проектирование, уменьшает Оборотное предложение Токен, обеспечивая его дефицит. Конкретно, это включает регулярный выкуп Токен для уменьшения Оборотное предложение на рынке, и дополнительное снижение Оборотное предложение путем уничтожения части Токен (например, путем взимания комиссий за сделки). Этот механизм не только поддерживает дефицит Токен, но и повышает его долгосрочную стоимость.
В сообществе EMC пользователи могут активно взаимодействовать с экосистемой EMC, депонируя Токен, участвуя в торгах на реальных активах (RWA) и продавая модели искусственного интеллекта. В общем, этот двойной Токен + двойное сжатие модели устанавливает прочный экономический фундамент EMC и стимулирует больше разработчиков и пользователей присоединяться к экосистеме EMC благодаря разнообразию моделей доходов.
3.4 Низкий порог входа для технологий
EMC через выпуск инструмента EMC Hub значительно снизил порог технической сложности разработки AI DApp. Разработчики могут использовать его богатый набор инструментов и SDK для легкого создания и развертывания приложений искусственного интеллекта. Эта открытая и удобная разработчикам платформа не только способствует привлечению большего числа разработчиков в экосистему EMC, но также способствует распространению технологии искусственного интеллекта в экосистеме Web3, что облегчает быстрое внедрение интеллектуальных технологий искусственного интеллекта.
4. Введение в экосистему EMC
Как проект, объединяющий искусственный интеллект и технологию Web3, всю экосистему EMC можно разделить на четыре уровня: уровень протокола, уровень сети, уровень применения и уровень активов. Технически, благодаря уникальной топологии сети, распределению вычислительной мощности на краю и многоуровневому дизайну узлов, предоставляется эффективное решение для вычислительной мощности искусственного интеллекта.![]()
Структура экосистемы EMC (источник изображения: Edge Matrix Chain (emc.network)
4.1 Протокол EMC
EMC Protocol - это распределенная система планирования вычислительной мощности на основе экосистемы EVM, которая использует высокопроизводительную инфраструктуру основной блокчейн Arbitrum One для отправки и проверки состояния машины и стремится распределить неиспользуемые вычислительные ресурсы по всему миру для удовлетворения высоких вычислительных требований задач по обучению искусственного интеллекта.
Как показано на рисунке, топология сети EMC может быть разделена на четыре типа Узлов: Узлы вычисления Computing Nodes, Реле Узлы Router Nodes, Узлы проверки Validator Nodes и слой хранения транзакций Transaction Storage. Эти Узлы, отвечающие за различные функции, единообразно управляются, передают выполнение транзакций для подтверждения и координируют выполнение задач по обучению и выводу моделей искусственного интеллекта. В конечном итоге, все состояния транзакций и результаты вычислительных задач будут сохранены в слое хранения транзакций Arbitrum One, чтобы обеспечить долгосрочную доступность данных.
Техническая реализация протокола EMC зависит от его эффективного механизма подтверждения и утверждения, что дает ему уникальное преимущество в управлении смарт-контрактами и узлами вычислительной мощности. Во-первых, механизм подтверждения отправляет состояние машины в виде коммит-структуры на основную блокчейн Arbitrum для записи, что называется "подтверждением". В этой фазе пользователь может немедленно переходить к следующему действию, не ожидая фактического завершения подтверждения. Как только транзакция отправлена в смарт-контракт, она считается завершенной, и весь процесс происходит асинхронно, что значительно снижает восприятие задержки со стороны пользователей.
В рамках механизма PoS узлы-валидаторы выполняют свои обязанности, застейкав EMC Токен, чтобы обеспечить справедливость и надежность. В случае неудачной проверки, застейканные средства могут быть конфискованы, что еще больше укрепляет безопасность системы. Стимулы привязаны к количеству застейканных EMC, приоритет в качестве валидаторов имеют узлы с наибольшими застейканными средствами, а умный маршрутизатор также зависит от застейканных средств для обеспечения приоритетного распределения задач и стабильности. У вычислительных узлов есть два варианта: застейкать EMC для получения большего вознаграждения или выбрать выполнение задач, не требующих длительной вычислительной мощности, для увеличения гибкости и прибыли в эксплуатации, особенно подходит для более маленьких узлов.
В то же время, протокол EMC также значительно улучшает эффективность использования вычислительной мощности, планирующей вычислительную мощность краевых устройств. По сравнению с традиционными централизованными центрами обработки данных, сеть EMC использует неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру для оптимизации распределения вычислительных возможностей. В результате сотрудничества с партнерской сетью EMC (EPN), EMC обеспечивает глобальную поддержку вычислительной мощности, обеспечивающую стабильность и масштабируемость системы в условиях массового параллелизма. Этот дизайн позволяет протоколу EMC эффективно решать сложные задачи современной вычислительной среды и обеспечивает прочную основу для искусственного интеллекта и реальных приложений.
4.2 Хаб EMC
Платформа EMC HUB объединяет библиотеку моделей и вычислительные ресурсы с использованием искусственного интеллекта, что делает разработку и развертывание более эффективными. Для разработчиков это означает, что они могут упаковать модели искусственного интеллекта в контейнеры Docker, загрузить их на платформу вместе с примерами кода и описанием параметров, чтобы получить награду от платформы. Этот механизм значительно снижает нагрузку на разработчиков при публикации и распространении моделей. Поэтому для пользователей достаточно подписаться на узел вычислений, чтобы запускать контейнеры Docker этих моделей одним нажатием кнопки и быстро запускать полноценные примеры использования искусственного интеллекта, при этом система автоматически настраивает соответствующий API.
В плане планирования Вычислительная мощность, EMC Hub полагается на интеллектуальные маршрутизаторы и совместную работу Узел: первые оптимизируют маршруты и передачу данных, в то время как последние выполняют вычислительные задачи, динамически планируют ресурсы GPU в вычислительном пуле, а затем интеллектуально распределяют их в соответствии с нагрузкой и приоритетом задач. По сравнению с традиционным подходом, этот метод избавляет от сложной покупки облачных услуг, выбора моделей и процесса развертывания среды, что помогает разработчикам сконцентрировать больше усилий на инновациях.
В аспекте безопасности и эффективности EMC Hub использует смешанное соглашение PoS+PoW, вся сеть имеет 3F+1 проверочный узел, чтобы совместно обеспечить механизм, и завершить проверку способом подтверждения 2/3 через алгоритм отказоустойчивость Byzantine (IBFT), а PoS гарантирует безопасность узла, предотвращая злонамеренные атаки, а PoW отвечает за проверку завершения вычислительной задачи. Такой смешанный механизм не только повышает безопасность платформы, но и сокращает период обучения ИИ. По статистике, стоимость этого метода составляет всего 30% от традиционного метода, а объем работы может быть сокращен до нескольких часов.
4.2.1 JarvisBot
EMC искусственный интеллект помощник Джарвис-это революционная платформа разработки ИИ, которая основана на архитектуре EMC и Децентрализация, включающая Глубина обученияАлгоритм, делающий его не просто чат-ботом ИИ, но и повышающий точность распределения Вычислительная мощность с помощью Глубина обученияАлгоритм, автоматизируя сложные вычислительные задачи и обучение моделей, оптимизируя процесс развертывания ИИ, при сохранении его мощных возможностей в области диалогов.
С точки зрения функциональности, JarvisBot реализует различные приложения искусственного интеллекта, включая генерацию текстов, изображений, перевод и переписку статей и т. д. В то же время пользователи могут создавать настраиваемых ботов для поддержки клиентов, генерации потенциальных клиентов, обновления заказов и персонализированных рекомендаций и т. д. Путем сочетания модели экономики Web3 пользователи могут получать доходы, предоставляя ресурсы, в то время как наслаждаются услугами искусственного интеллекта. Это отличает JarvisBot от традиционных приложений искусственного интеллекта, доступных только по подписке, и действительно осуществляет совместное использование разработки и создания искусственного интеллекта. Эта модель позволяет ему получить популярность на рынке.
Кроме того, JarvisBot значительно упрощает процесс развертывания моделей искусственного интеллекта с точки зрения дизайна. С помощью инструментов Web3, предоставляемых JarvisBot, разработчики могут легко вызывать его функции, быстро выпускать модели искусственного интеллекта, без необходимости ручной настройки, что не только повышает эффективность обучения моделей, но также предоставляет более эффективные и экономически выгодные решения в области разработки искусственного интеллекта и децентрализованных искусственных интеллектуальных систем, делая его версией "ChatGPT" в стиле Децентрализация.
4.2.2 OmniMuse
OmniMuse - это инновационная платформа, которая способствует развитию технологии искусственного интеллекта (DeAI) через Децентрализация. Платформа предлагает ряд функций, включая настраиваемые шаблоны и фреймворки смарт-контрактов, разработанные для минтинг моделей, торговли и обмена данными, что значительно ускоряет процесс разработки приложений искусственного интеллекта. В то же время OmniMuse интегрирует популярные инструменты разработки блокчейна, упрощая создание децентрализованных приложений.
OmniMuse использует решения для хранения данных, такие как FIL, для обеспечения постоянности и неизменяемости данных. Это позволяет обеспечить безопасное совместное использование и торговлю данными, уделяя при этом внимание конфиденциальности данных. Благодаря передовым функциям конфиденциальности и безопасности OmniMuse, которые обеспечиваются с помощью передовых инструментов шифрования, таких как гомоморфное шифрование, безопасные многосторонние вычисления и верифицируемые вычисления, безопасность платформы еще больше усиливается.
Кроме того, DeAI Store от OmniMuse станет инновационной платформой для приложений децентрализации ИИ, чтобы помочь пользователям находить и получать доступ к новейшим приложениям интеллектуальных технологий. DeAI Store предоставляет хранилище данных Децентрализации на основе искусственного интеллекта, шаблоны смарт-контрактов и фреймворки для разработки, а также интегрирует инструменты шифрования для обеспечения конфиденциальности и безопасности пользователей. Платформа направлена на создание среды для совместной работы без технических «границ» для всех, чтобы раскрыть огромный потенциал ИИ и привлечь множество разработчиков, создателей и пользователей ИИ к участию и совместному продвижению инноваций и развития технологий ИИ.
4.3 Фреймворк Openverse
На основе EMC Hub Openverse дополнительно расширяет функциональность, интегрирует несколько инструментов и SDK для разработчиков, улучшает возможности приложений разработчиков в Децентрализация среде и содействует безшовной интеграции с EMC Hub, что позволяет разработчикам быстро развертывать приложения искусственного интеллекта.
По своей функциональности Openverse - это платформа, интегрирующая различные инструменты SDK для разработчиков Web3, включая EMC SDK, Web3 SDK, 3D Scene SDK и DID SDK. Эти инструменты поддерживают основные функции Web3, например, 3D Scene SDK позволяет быстро создавать виртуальные 3D миры, а DID SDK обеспечивает блокчейн-уровень аутентификации личности и защиту конфиденциальности данных.
Разработчики могут загружать модели искусственного интеллекта на платформу и легко запускать и управлять экземплярами искусственного интеллекта с помощью функции однокнопочного развертывания Openverse, упрощая процесс разработки. Эта интегрированная платформа значительно снижает порог веб-разработки и позволяет разработчикам сосредоточиться на инновациях и росте своего приложения.
5. Обзор Токенов
5.1 Распределение Токен
$EMC - это Токен, основанный на публичной цепочке Arbitrum One, с общим предложением в 10 миллиардов. Распределение этих Токенов охватывает несколько целей, включая награды сообщества, развитие фонда и Ликвидность и т. д. Его концепция разработана для предоставления разработчикам и пользователям возможности участвовать в децентрализованной вычислительной экосистеме, стимулируя активное участие пользователей в развитии экосистемы и обеспечивая эффективное использование Вычислительной мощности и экономическую циркуляцию.
5.2 Модель дефляции доходов
EMC внедрила двойную экономическую модель токена, где кроме базового токена $EMC также представлен стейблкоин Credits, который является средством обмена на рынке EMC. Основная идея заключается в том, что пользователи должны использовать $EMC для покупки Credits, и в процессе $EMC будет полностью уничтожен, что повысит его дефицитность и стоимость. Такой дизайн не только помогает поддерживать стабильность цены $EMC, но и привлекает больше пользователей в экосистему EMC.
Модель дефляции выручки EMC состоит из двух типов: дефляции удельной выручки и дефляции потребления вычислительной мощности, которая используется для поддержания баланса между спросом и предложением.
5.3 Релиз модели
Первая Токен Генерация (TGE) EMCТокена начнется 9 ноября 2023 года, весь план выпуска Токенов будет продолжаться в течение 24-48 месяцев и включать в себя инвесторов и команду проекта. В распределении Токенов, 47% от общего объема предусмотрено для экосистемных наград (включая токены управления). Кроме того, в экономической системе EMC встроен механизм дефляции и план уничтожения, целью которых является поддержание долгосрочной стоимости Токена путем применения этих мер.
6. анализ будущей стоимости
Проект EMC является сочетанием традиционной Web2 и Web3. По сравнению с проектами Web2, его преимущество заключается в использовании распределенных GPU-узлов, которые могут эффективно агрегировать децентрализованные ресурсы вычислительной мощности, смягчая дисбаланс между спросом и предложением, вызванный традиционной централизованной системой. По сравнению с другими проектами Web3, EMC предоставляет экономически эффективное решение для обучения моделей искусственного интеллекта, объединяя искусственный интеллект с глубоким обучением. EMC создает рынок, где можно обмениваться знаниями, данными и вычислительными ресурсами, а уникальный механизм Credits позволяет ускорить экономический цикл и предоставляет инвесторам новые потоки дохода и возможности.
В части будущего применения EMC делает высокопроизводительные вычисления доступными и экономичными, а также открывает двери для более широкого применения искусственного интеллекта в различных отраслях.
Например, в медицинской сфере EMC может использовать свою мощь вычислений для обработки масштабных медицинских данных, содействуя реализации персонализированной медицины и точной диагностики, а также более эффективному разработанию схем лечения путем анализа исторических данных пациентов и генетической информации; в финансовой отрасли вычислительная мощность EMC может использоваться для обработки сложных финансовых сделок и оценки рисков, обеспечивая снижение Падение прибыли при этом обеспечивая безопасность и прозрачность данных.
Наиболее перспективные приложения сосредоточены в области умных городов и интернета вещей (IoT). Распределенная архитектура EMC может поддерживать обработку данных в режиме реального времени для большого количества устройств, способствуя оптимизации систем умного транспорта, управления энергией и т. д., что повышает эффективность и устойчивость городской среды.
В настоящее время технология инжиниринга больших моделей относительно зрела, но стабильность вычислительной мощности и надежность упаковки кода все еще требуют внимательного отслеживания и постоянной оптимизации. Учитывая, что проект EMC находится в горячем направлении DEP, он имеет предварительную жизнеспособность CX (опыт клиента). С другой стороны, судя по опубликованной информации, проект имеет явное китайское происхождение, поэтому для будущего развития рынка может потребоваться стратегия диверсификации для усиления глобального влияния.